Как спрогнозировать задержку рейсов в авиакомпании

Для прогнозирования задержки рейсов можно использовать временные ряды или классические ML-модели. Ключевые шаги:

1. Сбор данных: исторические данные о рейсах (время вылета/прилета, погода, аэропорт, тип самолета и т.д.)

2. Feature engineering:

# Пример создания признаков
df['hour_of_day'] = df['scheduled_departure'].dt.hour
df['is_weekend'] = df['scheduled_departure'].dt.weekday >= 5

3. Моделирование:

• Для бинарной классификации (задержка/нет) подойдут XGBoost, RandomForest
• Для прогнозирования времени задержки - линейная регрессия или нейросети

4. Метрики:

• Для классификации: ROC-AUC, F1-score
• Для регрессии: MAE, RMSE

Важно учитывать временные зависимости и сезонность (например, зимние задержки из-за погоды).